Если базовые алгоритмы и структуры данных уже освоены, пора переходить на следующий уровень. В продвинутом этапе курса «Алгоритмы и структуры данных» мы разберем темы, которые используют в Google, Amazon, Яндекс и других топовых IT-компаниях.
▪️ Алгоритмы поиска строк — редакционное расстояние, сложные методы сопоставления.
▪️ Балансированные деревья — В-деревья и их применение.
▪️ Графовые алгоритмы — остовные деревья, кратчайшие пути, алгоритмы раскраски.
▪️ Сжатие данных — методы Хаффмена и Лемпель-Зива.
▪️ Динамическое программирование — разбор сложных практических задач.
▪️ NP-трудные задачи — коммивояжер и оптимизационные методы.
▪️ Эвристики и алгоритмы ИИ — разбор техник для искусственного интеллекта.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2😁2
🤔 Основы математики в Machine Learning / Deep Learning
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/806308af
🗓 6 марта приглашаем вас на прямой эфир, где мы подробно разберем ряд Тейлора, собственные векторы и другие ключевые понятия в ML.
(ссылка)
🌟 Спикер: *Мария Горденко* – Старший преподаватель ФКН НИУ ВШЭ, НИТУ МИСИС, аспирант департамента анализа данных и искусственного интеллекта ФКН НИУ ВШЭ, а также преподаватель на курсе Алгоритмы и структуры данных в proglib academy.
Место работы: Инженер-программист, ведущий эксперт НИУ ВШЭ, цифровой ассистент и цифровой консультант НИУ ВШЭ.
😮 На вебинаре вы узнаете:
🔵 Теорию вероятностей: обсудим случайные величины, вероятность, математическое ожидание и дисперсию.
🔵 Линейную алгебру: изучим векторы, матрицы, собственные векторы и собственные значения.
🔵 Математический анализ: разберем производные и разложение функций в ряд Тейлора.
🔵 Практику: применим полученные знания на реальных кейсах из области Machine Learning и Deep Learning.
🎯 Почему это важно?
Понимание математических основ помогает глубже разобраться в работающих под капотом алгоритмах ML/DL и эффективно применять их на практике.
👉 Присоединяйтесь к нам и совершенствуйте свои навыки в машинном обучении!
📌 Регистрация по ссылке: https://proglib.io/w/806308af
Сегодняшние новички в IT работают быстрее, чем когда-либо, но вот проблема — они не понимают, что пишут. Вся работа строится на Copilot, GPT и других ИИ-ассистентах. Код сгенерирован, но почему он работает? Какие у него граничные случаи? Ответов — ноль.
Когда-то приходилось искать решения на Stack Overflow, читать обсуждения опытных разработчиков и учиться у них. Сейчас же многие джуны просто копируют код, не понимая его сути.
ИИ никуда не денется, но как мы его используем — определит будущее индустрии.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍8
Если вы думаете, что компании снизили планку на алгоритмах, то нет. Всё так же жёстко, особенно в топовых местах.
Префиксные суммы, два указателя, хеш-таблицы, бинарный поиск. Если не знаешь эти темы — на собес идти рано.
DFS, BFS, Дейкстра, Флойд, деревья. Графы решают, но редко. Без них в FAANG не обойтись.
ДП, монотонный стек, дерево отрезков, теория чисел. Кроме HFT и hardcore-мест, почти не встречается.
▪️ Разбей темы на базу и хард.
▪️ Решил литкод с разбором. Вернись через день и реши снова.
▪️ Codeforces — это челлендж. Там разборов мало, и это хорошо.
▪️ Не учись решать за счёт GPT.
▪️ Завис? Отдохни. Через пару дней задача решится легче.
Алгоритмы — это марафон. Без стабильной практики не выйдешь на уровень. Решаешь, не понимаешь, отдыхаешь, возвращаешься, разносишь.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🌚1
Forwarded from Библиотека шарписта | C#, F#, .NET, ASP.NET
🎮🚀 8 простых способов улучшить производительность вашей игры в Unity
Хотите, чтобы ваша игра работала быстрее, не лагала и не вызывала у игроков желание выбросить контроллер? Тогда пришло время оптимизировать производительность.
Советуем почитать статью, где разобраны практические методы, которые помогут сделать ваш проект более стабильным и плавным.
🤩 Прочитать статью
🐸 Библиотека шарписта
Хотите, чтобы ваша игра работала быстрее, не лагала и не вызывала у игроков желание выбросить контроллер? Тогда пришло время оптимизировать производительность.
Советуем почитать статью, где разобраны практические методы, которые помогут сделать ваш проект более стабильным и плавным.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Нашли сайт для практики SQL-запросов — и он реально кайфовый.
▪️ Реальные задачи на базе данных больницы
▪️ Уровни сложности — от простых SELECT до жести
▪️ Удобный интерфейс
👉 Проверяй, насколько ты хорош
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1😁1
Forwarded from Библиотека питониста | Python, Django, Flask
💾 10 способов работы с большими файлами в Python, о которых ты не знал
Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.
👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1
Годнота для всех, кто работает с данными. Статья раскрывает разные подходы к обработке больших файлов — от простых итераторов до распределенных вычислений.
👍 Сохраняй себе, точно пригодится в работе: https://proglib.io/sh/VOcgo7w0W1
❤1👍1
Книга «Data Visualization with Python and JavaScript» от Kyran Dale — ваш гайд в мир динамических визуализаций на вебе.
▪️ Сбор данных — Requests, Scrapy, Beautiful Soup для парсинга и API
▪️ Очистка и обработка — Jupyter, pandas, Matplotlib, Seaborn
▪️ Передача данных в браузер — Flask + REST API
▪️ Базовый веб-дев — HTML, CSS, JS для публикации
▪️ Визуализация — D3, Plotly, Leaflet и другие топовые библиотеки
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Кажется, уже в каждой компании есть человек, который внезапно решил стать разработчиком.
Если кратко: в IT идут за сменой профессии, высокой зарплатой, удалёнкой и возможностью работать из любой точки мира.
А у вас какая мотивация?
Пишите в комментариях 👇
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2💯2
🧮🔠 Математика в действии: решаем хитрые задачи по прогнозированию, оптимизации и логике
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
➡️ Вот что вас ждет
1️⃣ Прогнозирование численности населения — используем цепи Маркова для предсказания миграций между городом и пригородами.
2️⃣ Минимизация затрат — находим минимальное скалярное произведение векторов для оптимального распределения задач между работниками.
3️⃣ Машина времени — решаем задачу максимального числа пересекающихся временных интервалов с помощью заметающей прямой.
4️⃣ Алгоритм Целлера — вычисляем день недели по дате. Проверка на практике.
🔵 Хочешь прокачаться в математике для ML? Тогда разбирайся с этими задачами и не упусти вебинар: «Математика для ML: от теории к практике».
👉 Читать статью
Статья, которая поможет развить навыки решения задач с помощью математики.
👉 Читать статью
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤2👍1
Алгоритмы — твой первый босс в Школе анализа данных. Если не набрал 150 баллов к мидтерму — гарантированное отчисление. Если к концу семестра не вышел на 1000 баллов — всё плохо.
Уровень вступительных задач — это лайтовая разминка, а на курсе тебе сразу выдают бинарные деревья, динамику, графы и кучу хардкорных контестов. На лекциях объяснят, но без опыта ты просто утонешь в сложности.
Готовиться заранее. Разобраться в алгоритмах до поступления, а не в панике на контестах.
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2😁1💯1
Если вы когда-нибудь задумывались, почему один алгоритм работает за секунду, а другой за вечность, то это всё про О-большое (Big O) — штуку, которая показывает, как быстро растёт время работы алгоритма в зависимости от размера входных данных.
🔹 O(1) — мгновенные операции. Например, доступ к элементу массива arr[i]. Какой бы огромный массив ни был, время работы не меняется.
🔹 O(n) — линейная сложность. Пример: перебор всех элементов массива в цикле. Чем больше массив, тем дольше.
🔹 O(n²) — квадратичная сложность. Два вложенных цикла — классика неэффективного кода.
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1🔥1
Forwarded from Библиотека C/C++ разработчика | cpp, boost, qt
В продолжающейся дискуссии о внедрении языка Rust в ядро Linux Грег Кроа-Хартман, один из ключевых разработчиков и сопровождающих ядра, высказал свою позицию, которая однозначно поддерживает этот шаг. И его мнение особенно ценно, учитывая, что он видел практически каждый баг-фикс и проблему безопасности в ядре за последние 15+ лет.
👉 Ссылка на статью
👉 Ссылка на статью
👍2
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Вам предстоит создать стратегию, где будете писать алгоритмы для управления войсками и захвата территорий. Всё это на JavaScript, в реальном времени, 24/7. Не нужно сидеть за компом постоянно — достаточно настроить всё один раз, и твои юниты будут работать даже, когда ты спишь.
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍2🔥1
Пока остальные учат PHP и C++, у тебя есть шанс изучить ML и быть востребованным спецом в ближайшее десять лет (это минимум).
Собрали 5 бесплатных курсов от Стэнфорда — бери и учись, пока они не закрылись.
Proglib Academy #буст
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❤1🔥1
💎📐 Ruby on Rails vs Next.js: почему дед веб-разработки до сих пор дает жару
Как винил в музыке, который снова в тренде, Rails продолжает жить и процветать в мире, где технологии меняются быстрее, чем мы успеваем о них узнать.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
Как винил в музыке, который снова в тренде, Rails продолжает жить и процветать в мире, где технологии меняются быстрее, чем мы успеваем о них узнать.
👉 Читать статью
👉 Зеркало
👍1
Разбираемся в версиях проекта
👍 Гордая версия — когда сделал коммит и даже ревьювер сказал «круто»
😁 Дефолтная версия — когда билд собрался, тесты прошли, но никто не рад
🌚 Позорная версия — когда деплойнули фикс в пятницу и молимся, чтобы никто не заметил
Proglib Academy #развлекалово
👍 Гордая версия — когда сделал коммит и даже ревьювер сказал «круто»
😁 Дефолтная версия — когда билд собрался, тесты прошли, но никто не рад
Proglib Academy #развлекалово
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
😁5🌚3👍1
Forwarded from Азбука айтишника
🛠 Как внедрить CI/CD: 10 самых важных шагов
CI/CD — это ключ к быстрой, качественной и безопасной разработке ПО. Наш гайд поможет вам настроить эффективный пайплайн, автоматизировать рутину и ускорить релизы.
➡️ Что внутри статьи
▪️ Лучшие практики работы с Git
▪️ Автоматизация сборки и тестирования
▪️ Внедрение автоматизированного тестирования
▪️ Эффективное управление зависимостями
▪️ Автоматизированный деплой без простоя
▪️ Настройка мониторинга и логирования
📎 Читайте гайд
Азбука айтишника
CI/CD — это ключ к быстрой, качественной и безопасной разработке ПО. Наш гайд поможет вам настроить эффективный пайплайн, автоматизировать рутину и ускорить релизы.
▪️ Лучшие практики работы с Git
▪️ Автоматизация сборки и тестирования
▪️ Внедрение автоматизированного тестирования
▪️ Эффективное управление зависимостями
▪️ Автоматизированный деплой без простоя
▪️ Настройка мониторинга и логирования
Азбука айтишника
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1
Хотите попасть в IT, но рекрутеры молчат, тогда давайте разберём ошибки, из-за которых ваше резюме никто не читает.
Резюме — это не автобиография, а быстрый ответ на вопрос: «Почему именно вы подходите?». Убираем лишнее, пишем конкретные достижения. Вместо «Разрабатывал backend», пишем: «Оптимизировал API, сократил время ответа с 300 до 120 мс».
Если у вас нет опыта — покажите код. GitHub, pet-проекты, сертификаты курсов — это плюс. Если нет репозиториев, то и нет доверия к вашим навыкам.
Рекрутеры видят сотни одинаковых резюме. Выделяйтесь:
▪️ Кратко, но мощно про свой опыт.
▪️ Упор на ключевые навыки (из вакансии).
▪️ Цифры и результаты вместо общих фраз.
Хочешь идеальное резюме для IT?
Присылай своё резюме, будем разбирать ошибки
Proglib Academy #оффер_мечты
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍1